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【MySQL统计函数count详解】_mysql count

mysql count

MySQL统计函数count详解

  • 1. count()概述
  • 2. count(1)和count(*)和count(列名)的区别
  • 3. count(*)的实现方式

1. count()概述

count() 是一个聚合函数,返回指定匹配条件的行数。开发中常用来统计表中数据,全部数据,不为null数据,或者去重数据。

2. count(1)和count(*)和count(列名)的区别

1.函数说明
count(1):统计所有的记录(包括null)。
count(*):统计所有的记录(包括null)。
count(字段):统计该"字段"不为null的记录。
count(distinct 字段):统计该"字段"去重且不为null的记录。

count(1)中的1并不是表示第一个字段,而是表示一个固定值。其实就可以想成表中有这么一个字段,这个字段就是固定值1,count(1),就是计算一共有多少个1。count(*),执行时会把星号翻译成字段的具体名字,效果也是一样的,不过多了一个翻译的动作,比固定值的方式效率稍微低一些。

2.执行效率
他们之间根据不同情况会有些许区别,MySQL 会对count()做优化。(1)如果表中只有一列,则count( )效率最优。(2)如果表有多列,且存在主键,count (主键列名)效率最优,其次是:count (1) >count( *)。(3)如果表有多列,且不存在主键,则count(1 )效率优于count( *)

3.执行过程
count(*)包括了所有的列,相当于行数,在统计结果的时候, 包括列值为NULL的行。
count(1)包括了忽略所有列,用1代表代码行,在统计结果的时候, 包括列值为NULL的行。
count(列名)只包括列名那一列,在统计结果的时候,会忽略列值为空(这里的空不是只空字符串或者0,而是表示null)的计数, 即某个字段值为NULL时,不统计。

4.注意事项
阿里开发手册规范相关规定:
1.【强制】不要使用 count(列名)或 count(常量)来替代 count(),count()是 SQL92 定义的标 准统计行数的语法,跟数据库无关,跟 NULL 和非 NULL 无关. 说明:count(*)会统计值为 NULL 的行,而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行.
2.【强制】count(distinct col) 计算该列除 NULL 之外的不重复行数,注意 count(distinct col1, col2) 如果其中一列全为 NULL,那么即使另一列有不同的值,也返回为 0.

3. count(*)的实现方式

在日常开发中经常会统计一个表的行数,通过select count(*) from t很容易实现,可是随着记录数越来越多,统计函数执行越来越慢,然后呢可能会想mysql记录个总数不行吗,为什么每次都要逐行累加呢,count(列名)的时候还要判空,那么今天我们就聊聊count(*)的实现方式。

你首先要明确的是,在不同的MySQL引擎中,count(*)有不同的实现方式。
MyISAM引擎把一个表的总行数存在了磁盘上,因此执行count()的时候会直接返回这个数,效率很高;
而InnoDB引擎就麻烦了,它执行count(
)的时候,需要把数据一行一行地从引擎里面读出来,然后累积计数。
这里需要注意的是,我们在这篇文章里讨论的是没有过滤条件的count(*),如果加了where 条件的话,MyISAM表也是不能返回得这么快的。

我们一起分析了为什么要使用InnoDB,因为不论是在事务支持、并发能力还是在数据安全方面,InnoDB都优于MyISAM。我猜你的表也一定是用了InnoDB引擎。这就是当你的记录数越来越多的时候,计算一个表的总行数会越来越慢的原因。那为什么InnoDB不跟不 MyISAM一样,也把数字存起来呢?

这是因为即使是在同一个时刻的多个查询,由于多版本并发控制(MVCC)的原因,InnoDB表“应该返回多少行”也是不确定的。这里,我用一个算count(*)的例子来为你解释一下。

假设表t中现在有10000条记录,我们设计了三个用户并行的会话。

  • 会话A先启动事务并查询一次表的总行数;
  • 会话B启动事务,插入一行后记录后,查询表的总行数;
  • 会话C先启动一个单独的语句,插入一行记录后,查询表的总行数。
    我们假设从上到下是按照时间顺序执行的,同一行语句是在同一时刻执行的。
    在这里插入图片描述你会看到,在最后一个时刻,三个会话A、B、C会同时查询表t的总行数,但拿到的结果却不同。这和InnoDB的事务设计有关系,可重复读是它默认的隔离级别,在代码上就是通过多版本并发控制,也就是MVCC来实现的。每一行记录都要判断自己是否对这个会话可见,因此对于count(*)请求来说,InnoDB只好把数据一行一行地读出依次判断,可见的行才能够用于计算“基于这个查询”的表的总行数。不同版本的会话统计的行数是不一样的,所以统计行数直接保存不支持。

当然,现在这个看上去笨笨的MySQL,在执行count(*)操作的时候还是做了优化的。
你知道的,InnoDB是索引组织表,主键索引树的叶子节点是数据,而普通索引树的叶子节点是主键值。所以,普通索引树比主键索引树小很多。对于count(*)这样的操作,遍历哪个索引树得到的结果逻辑上都是一样的。因此,MySQL优化器会找到最小的那棵树来遍历。在保证逻辑正 在确的前提下,尽量减少扫描的数据量,是数据库系统设计的通用法则之一。

如果你用过showtable status 命令的话,就会发现这个命令的输出结果里面也有一个TABLE_ROWS用于显示这个表当前有多少行,这个命令执行挺快的,那这个TABLE_ROWS能代替count(*)吗?

你可能还记得在第10篇文章《 MySQL为什么有时候会选错索引?》中我提到过,索引统计的值是通过采样来估算的。实际上,TABLE_ROWS就是从这个采样估算得来的,因此它也很不准。有多不准呢,官方文档说误差可能达到40%到50%。所以, 所 show table status s 命令显示的行 命数也不能直接使用。

到这里我们小结一下:
MyISAM表虽然count(*)很快,但是不支持事务,而且带有条件的时候也是不能直接使用记录的总数的;
showtable status命令虽然返回很快,但是不准确;
InnoDB表直接count(*)会遍历全表,虽然结果准确,但会导致性能问题。

那么,回到文章开头的问题,如果你现在有一个页面经常要显示交易系统的操作记录总数,到底应该怎么办呢?答案是,我们只能自己计数。接下来,我们讨论一下,看看自己计数有哪些方法,以及每种方法的优缺点有哪些。这里,我先和你说一下这些方法的基本思路:你需要自己找一个地方,把操作记录表的行数存起来。

用缓存系统保存计数
对于更新很频繁的库来说,你可能会第一时间想到,用缓存系统来支持。
你可以用一个Redis服务来保存这个表的总行数。这个表每被插入一行Redis计数就加1,每被删除一行Redis计数就减1。这种方式下,读和更新操作都很快,但你再想一下这种方式存在什么问题吗?没错,缓存系统可能会丢失更新。
Redis的数据不能永久地留在内存里,所以你会找一个地方把这个值定期地持久化存储起来。但即使这样,仍然可能丢失更新。试想如果刚刚在数据表中插入了一行,Redis中保存的值也加了1,然后Redis异常重启了,重启后你要从存储redis数据的地方把这个值读回来,而刚刚加1的这个计数操作却丢失了。

当然了,这还是有解的。比如,Redis异常重启以后,到数据库里面单独执行一次count(*)获取真实的行数,再把这个值写回到Redis里就可以了。异常重启毕竟不是经常出现的情况,这一次全表扫描的成本,还是可以接受的。但实际上,将计数保存在缓存系统中的方式,还不只是丢失更新的问题。即使 将 Redis R 正常工 正作,这个值还是逻辑上不精确的。 作你可以设想一下有这么一个页面,要显示操作记录的总数,同时还要显示最近操作的100条记录。那么,这个页面的逻辑就需要先到Redis里面取出计数,再到数据表里面取数据记录。我们是这么定义不精确的:

  1. 一种是,查到的100行结果里面有最新插入记录,而Redis的计数里还没加1;
  2. 另一种是,查到的100行结果里没有最新插入的记录,而Redis的计数里已经加了1。
    这两种情况,都是逻辑不一致的。

数据库保存计数
根据上面的分析,用缓存系统保存计数有丢失数据和计数不精确的问题。那么,如果我们把这 如个计数直接放到数据库里单独的一张计数表 个 C中,又会怎么样呢?

首先,这解决了崩溃丢失的问题,InnoDB是支持崩溃恢复不丢数据的。然后,我们再看看能不能解决计数不精确的问题。

不同count用法
这里,首先你要弄清楚count()的语义。count()是一个聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,如果count函数的参数不是NULL,累计值就加1,否则不加。最后返回累计值。

所以,count(*)、count(主键id)和count(1) 都表示返回满足条件的结果集的总行数;而count(字段),则表示返回满足条件的数据行里面,参数“字段”不为NULL的总个数。

至于分析性能差别的时候,你可以记住这么几个原则:

  1. server层要什么就给什么;
  2. InnoDB只给必要的值;
  3. 现在的优化器只优化了count(*)的语义为“取行数”,其他“显而易见”的优化并没有做。

这是什么意思呢?接下来,我们就一个个地来看看。
对于对 count( c 主键主 id) i 来说来 :
InnoDB引擎会遍历整张表,把每一行的id值都取出来,返回给server层。server层拿到id后,判断是不可能为空的,就按行累加。
对于对 count(1) c 来说来 ,InnoDB引擎遍历整张表,但不取值。server层对于返回的每一行,放一个数字“1”进去,判断是不可能为空的,按行累加。
单看这两个用法的差别的话,你能对比出来,count(1)执行得要比count(主键id)快。因为从引擎返回id会涉及到解析数据行,以及拷贝字段值的操作。

对 count( c 字段字 )来说来 :

  1. 如果这个“字段”是定义为not null的话,一行行地从记录里面读出这个字段,判断不能为null,按行累加;
  2. 如果这个“字段”定义允许为null,那么执行的时候,判断到有可能是null,还要把值取出来再判断一下,不是null才累加。
    也就是前面的第一条原则,server层要什么字段,InnoDB就返回什么字段。

对 count( * )来说来 :
但 count(*) 是例外 是 ,并不会把全部字段取出来,而是专门做了优化,不取值。count(*)肯定不是null,按行累加。

看到这里,你一定会说,优化器就不能自己判断一下吗,主键id肯定非空啊,为什么不能按照count(*)来处理,多么简单的优化啊。

当然,MySQL专门针对这个语句进行优化,也不是不可以。但是这种需要专门优化的情况太多了,而且MySQL已经优化过count(*)了,你直接使用这种用法就可以了。

所以结论是:按照效率排序的话,count(字段)<count(主键id)<count(1)≈count(*),所以我建议你,尽量使用count(*)。

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